压缩感知的几点困惑

压缩感知简单介绍 介绍了压缩感知的主要流程与具体步骤,帮助读者进行理解。 阅读详情

       好久不来了,一直觉得没什么进步,翻看自己仅有的几篇博客,似乎也不是那么水,关键还是要坚持下去,有水滴石穿的精神,经常性的总结,练手,还是在进步,虽然步伐小了点,但聊胜于无。

      

压缩传感理论包括如下三个方面:

1、信号的稀疏表示:设计具有稀疏表示能力的过完备字典;

2、测量编码:构造满足相干性或约束等距性的测量矩阵;

3、信号重构:设计快速鲁棒的信号重构算法。


       压缩感知的方面看了几篇文章,主要围绕着信号的重构算法。


x长度为N,通过压缩感知得到测量信号y,长度为M(M<N),他们的关系为,其中称为感知矩阵或测量矩阵,大小为,信号x在稀疏变换下表示为,其中最多有K个非零元,整个测量过程可以表示为,其中为矩阵。

 




CS(压缩感知)总结 为满足笔者自身的需求,遂写了这篇博客,目的是总结一下对压缩感知的理解! 1.符号说明 为方便后续内容的说明,本篇博客中所说的信号均为一维信号! 2.理论内容 2.1 压缩感知 压缩感知(Compressed Sensing,CS)指出只要信号是可压缩的或在某个变换域是稀疏的,那么就可以用一个与变换基不相关的观测矩阵将变换所得高维信号投影到一个低维空间上,然后通过求解一个优化问题就可以从这些少量的投影中以高概率重构出原信号。它包含两个特性,即不相关性和欠定性,压缩感知的压缩和重构正是靠这两个性质实现的。 2. 阅读详情

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